Resource Criticality Analysis of Static Resource Allocations and Its Applications in WDM Network Planning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Various static resource allocation algorithms have been used in WDM networks to allocate resources such as wavelength channels, transmitters, receivers, and wavelength converters to a given set of static lightpath demands. However, although optimized resource allocations can be obtained, it remains an open issue how to determine which resources are the bottlenecks in achieving better performance. Existing static resource allocation algorithms do not explicitly measure the impact of changes of network resources or lightpath demands on the design objective. We propose such a measurement based on the Lagrangian relaxation framework. We use the optimized values of Lagrange multipliers as a direct measurement of the criticality of resources. Such a quantitative measurement can be naturally acquired along with the optimization process to obtain the optimal solution (or a near-optimal solution) to the static routing and wavelength assignment problem. We investigate three practical applications of the resource criticality (RC) analysis in WDM network planning. In the first application, we use our proposed measurement to identify critical resources and thus to decide the best way to add or reallocate resources. In the second application, we estimate the impact of the addition or removal of lightpath demands on the design objective. This kind of estimation helps to set a proper price for lightpath demands. In the third application, the results of the RC analysis are used to speed up the convergence of the optimization process for different network scenarios.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle